Пособие состоит из двух самостоятельных разделов

1   ...   14   15   16   17   18   19   20   21   22

Использованная литература

• Дрейпер, Н., Смит, Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. — М: Финансы и статистика, 1986.
  
• Песаран, М., Слейтер, Л. Динамическая регрессия: теория и алгоритмы. — М: Финансы и статистика, 1984.
  
• Статистические методы в экспериментальной физике. — М: Атомиздат, 1976.
  
• Amemiya, T. “Selection of Regressors,” International Economic Review, 21 (1980), 331-354.
  
• Beggs, J.J. “Diagnostic Testing in Applied Econometrics,” Economic Record, 64 (1988), 81-101.
  
• Bera A.K., C.M. Jarque, and L.-F. Lee. “Testing the Normality Assumption in Limited Dependent Variable Models,” International Economic review, 25 (1984), 563-578.
  
• Bollerslev, T. “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,” Journal of Econometrics, 31 (1986), 307-327.
  
• Cramer, J.S. The Logit Model for Economists. Adward Arnold, 1991.
  
• Dagenais, M.G. “The Computation of FIML Estimates as Iterative Generalized Least Squares Estimates in Linear and Nonlinear Simultaneous Equations Models,” Econometrica, 46 (1978), 1351-1362.
  
• Davidson, R., and J.G. MacKinnon. “Convenient Specification Tests for Logit and Probit Models,” Journal of Econometrics, 25 (1984), 241-262.
  
• Davidson, R., and J.G. MacKinnon. Estimation and Inference in Econometrics. Oxford University Press, 1993.
  
• Enders, W. Applied Econometric Time Series. John Wiley & Sons inc., 1995.
  
• Engle, R.F. “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation,” Econometrica, 50 (1982), 987-1007.
  
• Engle, R.F. “Band Spectrum Regression,” Economic Review, 15 (1974),1-11.
  
• Fiorentini, G., G. Calzolari, and L. Panattoni. “Analitical Derivatives and the Computation of GARCH Estimates,” Journal of Applied Econometrics, 11 (1996), 399-417.
  
• Godfrey, L.G. Misspecification Tests in Econometrics: The Lagrange Multiplier Principle and Other Approaches. Cambridge University Press, 1988.
  
• Granger, C.W.J., and P.Newbold. “Spurious Regressions in Econometrics,” Journal of Econometrics, 21 (1974),111-120.
  
• Jarque, C.M, and A.K. Bera. “Efficient Tests for Normality, Homoskedastisity, and Serial Independence of Regression Residuals,” Economic Letters, 6 (1980), 255-259.
  
• Krдmer, W., and H. Sonnberger. The Linear Regression Model Under Test. Phisica-Verlag, 1986.
  
• MacKinnon, J.G., A.A. Haug, and L. Michelis. “Numerical Distribution Functions of Likelihood Ratio Tests for Cointegration” (discussion paper), 1996.
  
• Pagan, A.R., and D.F.Nicholls. “Estimating Predictions, Prediction Errors and Their Standard Deviations Using Costructed Variables,” Journal of Econometrics, 24 (1984), 293-310.
  
• Pesaran, M.H., and B. Pesaran. Microfit 3.0. An Interactive Econometric Software Package (User Manual). Oxford University Press, 1991.
  
• Telser L.G. “Iterative Estimation of a Set of Linear Regression Equasions,” Journal of American Statistical Associacion, 59, 845-862.
  

Предметный указатель

A

àääèòèâíàÿ îøèáêà • 10

àäàïòèâíûõ îæèäàíèé ìîäåëü • 32

Âåéáóëëà ðàñïðåäåëåíèå • 27

åäèíè÷íûé êîðåíü • 34

âåêòîðíàÿ àâòîðåãðåññèÿ • 46

ãåññèàí ëîãàðèôìè÷åñêîé ôóíêöèè ïðàâäîïîäîáèÿ • 54

ýìïèðè÷åñêèé • 64

ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòü • 9, 80

àâòîðåãðåññèîííàÿ ìîäåëü ñ ðàñïðåäåëåííûì ëàãîì • 30

àâòîðåãðåññèÿ • 31, 33

âåêòîðíàÿ • 46

Ãàóññà-Íüþòîíà ðåãðåññèÿ •

îïðåäåëåíèå • 84

âçâåøåííàÿ ðåãðåññèÿ • 80

âçàèìîäåéñòâèÿ ÷ëåíû • 11

âçðûâíîé ïðîöåññ • 34

ãðàäèåíò ëîãàðèôìè÷åñêîé ôóíêöèè ïðàâäîïîäîáèÿ • 54

ãðàäèåíòíûå ìåòîäû • 65

äðåéô • 34

ADF • 42

ADL • 31

âêëàäîâ â ãðàäèåíò ìàòðèöà • 60

âêëàäû îòäåëüíûõ íàáëþäåíèé â ôóíêöèþ ïðàâäîïîäîáèÿ • 54

Äèêè-Ôóëëåðà òåñò • 38

äîïîëíåííûé • 42

áèíàðíàÿ çàâèñèìàÿ ïåðåìåííàÿ • 22

äèíàìè÷åñêàÿ ðåãðåññèÿ • 30

âíåøíå íå ñâÿçàííûå ðåãðåññèîííûå óðàâíåíèÿ • 99

âíåøíåå ïðîèçâåäåíèå ãðàäèåíòà • 64

AIC • 14

äîëãîñðî÷íîå ñòàöèîíàðíîå ñîñòîÿíèå • 32

Áîêñà-Êîêñà ïðåîáðàçîâàíèå • 11, 94

Áîêñà-Êîêñà ìîäåëü • 94

âíóòðåííå ëèíåéíàÿ ìîäåëü • 10

àñèìïòîòè÷åñêàÿ èíôîðìàöèîííàÿ ìàòðèöà • 55

àñèìïòîòè÷åñêàÿ ýêâèâàëåíòíîñòü òðåõ êëàññè÷åñêèõ òåñòîâ • 70

àñèìïòîòè÷åñêèå t- è F-ñòàòèñòèñòèêè • 72

âñïîìîãàòåëüíàÿ ðåãðåññèÿ • 59

äëÿ ìîäåëè Áîêñà-Êîêñà • 95

âûáðîñ • 18

D

ðåãðåññèÿ •

ïóàññîíîâà • 76

ñ AR-îøèáêîé • 84

ñ MA-îøèáêîé • 87

ñ ìóëüòèïëèêàòèâíîé ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòüþ • 82

ðàñïðåäåëåííûé ëàã • 28

DF • 38

E

êà÷åñòâåííàÿ çàâèñèìàÿ ïåðåìåííàÿ • 22

ëàã • 27

êâàçè-ÌÏ ìåòîäû • 58, 65

ëàãîâûé îïåðàòîð • 28

ECM • 33

Êðîíåêåðà ïðîèçâåäåíèå • 100

ëèíåéíàÿ ïî âèäó ìîäåëü • 9

ëèíåéíàÿ ïî ïàðàìåòðàì ìîäåëü • 9

ëèíåéíûé òðåíä • 19

èíâàðèàíòíîñòü ÌÌÏ • 58

êîâàðèàöèîííàÿ ìàòðèöà îöåíîê ÌÏ • 63

ëîãàðèôìè÷åñêàÿ ôóíêöèÿ ïðàâäîïîäîáèÿ • 53

ëîãëèíåéíàÿ ôîðìà ìîäåëè • 12

ëîæíàÿ ðåãðåññèÿ • 35

ëîãèñòè÷åñêîå ðàñïðåäåëåíèå • 23

ëîãèò • 23

ëîêàëüíî ýêâèâàëåíòíûå àëüòåðíàòèâû • 82

Êîéêà ïðåîáðàçîâàíèå • 30

êîèíòåãðàöèè ðàíã • 47

êîèíòåãðèðîâàííûå ïðîöåññû • 43

êîèíòåãðèðóþùèé âåêòîð • 44

êîíöåíòðèðîâàííàÿ ôóíêöèÿ ïðàâäîïîäîáèÿ • 66

èíòåãðèðîâàííûé ïðîöåññ • 35

Éîõàíñåíà ìåòîä • 46

èíôîðìàöèîííàÿ ìàòðèöà •

âû÷èñëåíèå • 61

îïðåäåëåíèå • 55

ñïîñîáû îöåíèâàíèÿ • 64

èíôîðìàöèîííûé êðèòåðèé Àêàèêå • 14, 26

èñêóññòâåííàÿ ðåãðåññèÿ • 59

äëÿ ðåãðåññèè ñ ìóëüòèïëèêàòèâíîé ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòüþ • 83

äëÿ ëîãèòà • 74

äëÿ ïðîáèòà • 75

äëÿ ïóàññîíîâîé ðåãðåññèè • 77

ìåòîä Ãàóññà-Íüþòîíà • 84

ìåòîä BHHH (OPG) • 66

èñïðàâëåíèÿ îøèáîê ìîäåëü • 33

âåêòîðíàÿ • 47

èñòèííîå ðàñïðåäåëåíèå • 53

èñòèííûé ïàðàìåòð • 53

I

íàèìåíüøåãî äèñïåðñèîííîãî îòíîøåíèÿ ìåòîä • 107

ìàêñèìàëüíîãî ïðàâäîïîäîáèÿ ìåòîä • 53

ìàêñèìàëüíîãî ïðàâäîïîäîáèÿ îöåíêè •

àëüòåðíàòèâíîå îïðåäåëåíèå • 55

àñèìïòîòè÷åñêîå ðàñïðåäåëåíèå • 63

âû÷èñëåíèå • 65

îïðåäåëåíèå • 53

ìàêñèìàëüíîãî ñîáñòâåííîãî ÷èñëà ñòàòèñòèêà • 48

îáîáùåííàÿ äèñïåðñèÿ • 101

ïðèâåäåííàÿ ôîðìà ñèñòåìû îäíîâðåìåííûõ óðàâíåíèé • 103

ïðîáèò • 24

ïðîèçâîäñòâåííàÿ ôóíêöèÿ •

Êîááà-Äóãëàñà • 10

ñ ïîñòîÿííîé ýëàñòè÷íîñòüþ çàìåíû • 10

òðàíñëîãîâàÿ • 11

Ïðýéñà-Âèíñòåíà ïðåîáðàçîâàíèå • 86

ïèðñîíîâñêîå ñåìåéñòâî ðàñïðåäåëåíèé • 95

ìîäåëü âûáîðà • 23

ïîðîæäàþùèé äàííûå ïðîöåññ • 53

ïîëèíîìèàëüíàÿ ôîðìà ìîäåëè • 11

ïîëèíîìèàëüíûé ëàã • 29

ïîëóëîãàðèôìè÷åñêàÿ ôîðìà ìîäåëè • 13

ìíîæåñòâåííûé ëîãèò • 26

ïñåâäî-R2 äëÿ ìîäåëåé ñ áèíàðíîé çàâèñèìîé ïåðåìåííîé • 26

Ïóàññîíà ðàñïðåäåëåíèå • 76

ìóëüòèïëèêàòèâíàÿ ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòü • 82

ìóëüòèïëèêàòèâíàÿ îøèáêà • 10

Íüþòîíà ìåòîä • 65

J

J-òåñò • 14

M

method of scoring • 65

N

ñåçîííûå ïåðåìåííûå • 19

ñåìåéñòâî ðàñïðåäåëåíèé • 53

ñëåäà ñòàòèñòèêà • 48

ñëó÷àéíîå áëóæäàíèå • 34

ñïåêòðàëüíûé àíàëèç • 21

ñòàöèîíàðíîñòü • 33

òåñòèðîâàíèå • 38

ñòðóêòóðíàÿ ôîðìà ñèñòåìû îäíîâðåìåííûõ óðàâíåíèé • 103

ñòîõàñòè÷åñêèé òðåíä • 21, 38

O

òåñò •

Âàëüäà • 69

íà àäåêâàòíîñòü ïðåäñêàçàíèé • 19

íà ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòü • 9

íà àâòîðåãðåññèîííóþ óñëîâíóþ ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòü • 92

íà íîðìàëüíîñòü • 97

íà ñâåðõèäåíòèôèöèðóþùèå îãðàíè÷åíèÿ • 106

íà ñòàöèîíàðíîñòü • 38

ìíîæèòåëÿ Ëàãðàíæà • 68

ìíîæèòåëÿ Ëàãðàíæà â ãðàäèåíòíîé ôîðìå • 69

îòíîøåíèÿ ïðàâäîïîäîáèÿ • 69

Äèêè-Ôóëëåðà • 38

íà ãåòåðîñêåäàñòè÷íîñòü • 82

×îó • 17

óðàâíåíèÿ ïðàâäîïîäîáèÿ • 54

ôèêòèâíûå ïåðåìåííûå • 15

Õîëåöêîãî ðàçëîæåíèå • 78

óïîðÿäî÷åííûé ëîãèò • 26

ôóíêöèîíàëüíàÿ ôîðìà •

íåïðàâèëüíàÿ ñïåöèôèêàöèÿ • 8

ôóíêöèÿ ïðàâäîïîäîáèÿ • 53

P

PE-òåñò • 14

Y

ÿêîáèàí ïðåîáðàçîâàíèÿ ïëîòíîñòè ðàñïðåäåëåíèÿ • 93

Ýíãëà-Ãðåéíäæåðà ìåòîä • 45

÷

÷àñòè÷íîãî ïðèñïîñîáëåíèÿ ìîäåëü • 31

1 Это, конечно, не все обычно принимаемые гипотезы, а только те, которые интересны с точки зрения рассматриваемой темы.

2 Для симметричного распределения 1 – F(–X ) = F( X ).

3 Если e₁ и e₀ имеют распределение Вейбулла и независимы, то e имеет логистическое распределение. Если e₁ и e₀ имеют нормальное распределение и независимы, то e тоже имеет нормальное распределение.

4 Распределение Вейбулла также иногда называют распределением экстремального значения первого рода. Кроме того, именем Вейбулла называют и другие распределения, поэтому может возникнуть путаница.

5 Если применить другую параметризацию, то об одном.

1 Пример неединственности представляет оценивание процесса скользящего среднего в ошибке.

2 Мы опять предполагаем здесь, что операции интегрирования и дифференцирования перестановочны.)

3 В моделях этого типа переменные в правой части также могут подвергаться преобразованию Бокса-Кокса.